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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 980 - 993 (14page)
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딥-러닝 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특성을 적절하게 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 딥-러닝 기반 스타일 전이 방식의 안정적이고 보다 다양한 스타일 전이 결과 제공에 대한 문제를 다룬다. 스타일 전이를 위한 광범위한 초-매개변수 설정에 따른 실험 결과에 대한 고찰을 바탕으로 스타일 전이 결과의 안정성 및 다양성에 대한 문제를 정의하고, 이러한 문제를 해결하기 위한 부분 손실 정규화 방법을 제안한다. 제안된 정규화 방식을 이용한 스타일 전이는 입력 영상의 특징에 상관없이 초-매개변수 설정을 통해 동일 수준의 스타일 전이 정도를 조절할 수 있을 뿐 아니라, 스타일 손실을 정의하는 계층 별 가중치 설정의 조절을 통해 기존 방식과 달리 보다 다양한 스타일 전이 결과를 제공하며, 입력영상의 해상도 차이에 대해 보다 안정적인 스타일 전이 결과를 제공하는 특징을 가진다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 최적화 기반 스타일 전이의 안정성 및 다양성 문제
Ⅲ. 스타일 전이 네트워크 손실 함수 조절 기법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결과
참고문헌 (References)
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
A. Efros and T. Leung, “Texture synthesis by non-parametric sampling,” Proc. of the IEEE Int. Conf. on Computer Vision(ICCV), 20-25 Sept., Kerkyra, Greece, pp.1033-1038, 1999..
A. Efros and W. Freeman, “Image quilting for texture synthesis and transfer,” Proc. of the SIGGRAPH, 12-17 Aug., Los Angeles, U.S.A., pp.341-346, 2001.
D. Heeger and J. Bergen, “Pyramid-based texture analysis/synthesis,” Proc. of the SIGGRAPH, 06-11 Aug., Los Angeles, U.S.A., pp.229-238, 1995.
O. Frigo, N. Sabater, J. Delon, and P. Hellier, “Spit and match: example- based adaptive patch sampling for unsupervised style transfer,” Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vis. and Patt. Recog.(CVPR), 26 June-01 July, Las Vegas, U.S.A., 2016.
L. Gatys, A. Ecker, M. Bethge, A. Hertzmann, and E. Shechtman, “Image style transfer using convolutional neural networks,” Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vis. and Patt. Recog.(CVPR), 26 June-01 July, Las Vegas, U.S.A., 2016.
A. Efros and W. Freeman, “Image quilting for texture synthesis and transfer,” Proc. of the SIGGRAPH, 12-17 Aug., Los Angeles, U.S.A., pp.341-346, 2001.
D. Heeger and J. Bergen, “Pyramid-based texture analysis/synthesis,” Proc. of the SIGGRAPH, 06-11 Aug., Los Angeles, U.S.A., pp.229-238, 1995.
O. Frigo, N. Sabater, J. Delon, and P. Hellier, “Spit and match: example- based adaptive patch sampling for unsupervised style transfer,” Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vis. and Patt. Recog.(CVPR), 26 June-01 July, Las Vegas, U.S.A., 2016.
L. Gatys, A. Ecker, M. Bethge, A. Hertzmann, and E. Shechtman, “Image style transfer using convolutional neural networks,” Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vis. and Patt. Recog.(CVPR), 26 June-01 July, Las Vegas, U.S.A., 2016.
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